Advertisement

基于Yolov5的医学影像中肺结节检测项目的源代码及说明文档（优质资源）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供基于YOLOv5框架的医学影像中肺结节检测解决方案，内含优化后的模型源代码、数据预处理方法和详细的使用指南。适合研究与开发人员快速上手进行相关领域的深度学习实践。 《基于YOLOv5的医学影像肺结节检测项目》是一个已经通过导师指导并获得97分的大作业设计项目，同样适用于课程设计或期末大作业。该项目包含完整的源码及详细的项目说明文档，下载后可以直接使用无需任何修改，并且确保可以正常运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Yolov5的医学影像中肺结节检测项目的源代码及说明文档（优质资源）.zip
    优质
    本项目提供基于YOLOv5框架的医学影像中肺结节检测解决方案，内含优化后的模型源代码、数据预处理方法和详细的使用指南。适合研究与开发人员快速上手进行相关领域的深度学习实践。 《基于YOLOv5的医学影像肺结节检测项目》是一个已经通过导师指导并获得97分的大作业设计项目，同样适用于课程设计或期末大作业。该项目包含完整的源码及详细的项目说明文档，下载后可以直接使用无需任何修改，并且确保可以正常运行。
     
  • 基于YOLOv5的医学影像中肺结节检测项目的源代码（期末大作业）.zip
    优质
    这是一个使用了YOLOv5框架进行医学影像中肺结节自动检测的项目源代码包。它旨在通过深度学习技术提高肺部疾病早期诊断效率，适用于学术研究和教学目的。 基于YOLOv5的医学影像肺结节检测项目源码（期末大作业）.zip 是一个已获导师指导并通过、成绩为97分的高质量期末大作业设计项目，同样适用于课程设计和其他类似的学术任务。该项目可以直接下载使用且无需进行任何修改，确保能够顺利运行。
     
  • 基于YOLOV5的苹果检测Python代码及文档说明（优质项目）
    优质
    本项目提供了一套基于YOLOv5框架开发的苹果检测系统源码和详细文档。利用先进的人工智能技术对图像中的苹果进行精准定位与识别，适用于农业自动化领域。 本资源提供基于YOLOV5的苹果水果检测识别Python源码及文档说明（高分项目）。所有提供的源代码都已经过本地编译并可直接运行，评审分数达到95分以上。项目的难度适中，并且内容已经由助教老师审定确认能够满足学习和使用需求。如果有需要的话可以放心下载使用。
     
  • 基于YOLOv5的肺炎检测源码及数据（优质项目）.rar
    优质
    本资源提供了一个基于YOLOv5框架进行肺炎检测的深度学习项目，包含完整源代码和训练所需的数据集，适合科研与学习使用。 资源内容包括基于YOLOv5实现肺炎检测的完整源码、详细说明文档及数据集。 代码特点： - 参数化编程：参数易于更改。 - 代码结构清晰且注释详尽，便于理解与修改。 适用对象为计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业项目中可作为参考资源使用。 作者是一位资深算法工程师，拥有十年以上在Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言下的YOLO算法仿真经验。他在多个领域内积累了丰富的实践经验和技术知识，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化算法研究和应用、神经网络预测技术等，并且欢迎与他人交流学习以共同进步。
     
  • 肺结节CT图像的目标检测数据集（适用于YOLOV5的目录格式）：医学影像分析
    优质
    本数据集专为YOLOv5设计，包含大量肺结节CT图像，旨在促进医学影像中目标检测的研究与应用，特别是在肺部疾病早期诊断领域。 项目包含智能小车赛道场景目标检测数据集（6分类），采用YOLO标注格式的txt文件存储，并按YOLOV5文件夹结构保存，可直接用于训练目标检测模型而无需额外处理。 该数据集中还包括肺结节CT图像的目标检测数据，分为1类：肺结节。整个数据集大小为6MB，包含训练集和测试集两部分： - 训练集（datasets-images-train）包括220张图片及对应的220个标签txt文件。 - 测试集（datasets-images-val）则由28张图片及其对应数量的标签txt文件组成。 此外，项目还包括检测类别的字典文本段落件。为了便于查看数据情况，提供了一个可视化py脚本，在随机传入一张图片后可以绘制边界框，并保存在当前目录中。该脚本无需修改即可直接运行使用。
     
  • 基于PyTorch的医学影像分析系统——用于3D-CT影像的肺结节检测
    优质
    本项目开发了一个基于PyTorch框架的医学影像分析系统，专注于自动检测3D-CT影像中的肺部结节。 Python 2.7.15 和 PyTorch 1.0.0 的数据预处理分为两个阶段：step1 和 step2。 在第一步中，主要进行去噪、坐标转换、统一分辨率、提取感兴趣区域（ROI）和标签等操作。最终输出不是切片形式的数据，而是准备过程中的中间3D图像结果（各个图片的尺寸可能不同）。这些步骤可以在 `./work/preprocess` 目录下通过运行 `python prepare.py` 来生成相应的文件。 第二阶段包括从数据中裁剪出3D-patch、挖掘困难负样本、进行数据增强和拼接等操作。此外，测试阶段还需要对输入的数据进行切割并合并结果。需要注意的是，在训练和测试过程中使用的patch大小是不同的：训练时为（None,1,128,128,128），而测试时则为（None,1,208,208,208）。 在第一阶段预处理完成后，生成的文件包括 `name_clean.npy` 和 `name_label.npy`。第二阶段的数据准备直接封装到了 DataBowl3Detector 类中，并且该类会使用 step1 产生的中间结果进行进一步的操作。输入 stage1 的 numpy 文件为 name_clean.npy 和 name_label.npy；而输入到 stage2 的 numpy 文件则分别为 name_pbb.npy 和 name_lbb.npy。 这两个阶段的预处理过程是交替执行的，以确保数据能够顺利地从准备阶段过渡到训练和测试阶段。
     
  • 基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目（含源码和说明文档）.rar
    优质
    本项目为一个使用TensorFlow.js实现的YOLOv5实时目标检测应用，包含完整源代码及详细说明文档，适用于网页端部署与开发学习。 资源内容：基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目（包含完整源码、详细说明文档及数据）。 代码特点： - 参数化编程设计，参数设置简便灵活。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业大学生课程设计和毕业设计使用。 作者介绍：一位在大公司担任资深算法工程师的专业人士，在Matlab、Python、C/C++及Java等多个编程语言领域拥有超过十年的工作经验。擅长于计算机视觉技术的应用，包括但不限于目标检测模型的开发与优化、智能优化算法的研究实施以及神经网络预测等领域，并且具备丰富的信号处理、元胞自动机理论应用实践背景知识和图像处理技能，在智能控制策略制定方面也积累了大量宝贵的实战案例；同时在路径规划及无人机相关领域也有深入研究。欢迎感兴趣的同行交流探讨学习机会。
     
  • 基于CT影像的肺癌医学图像检测
    优质
    本研究聚焦于开发先进的计算机断层扫描(CT)技术，旨在提高肺癌早期诊断的准确性和效率。通过分析大量CT影像数据，我们致力于创建高效的自动化检测系统，以辅助临床医生快速识别疑似病例，从而为患者提供及时有效的治疗方案。 肺部CT图像病变区域检测是辅助诊断肺病的关键技术之一。这项技术通过自动分析CT影像，并提供病变区域的位置、尺寸等相关信息，帮助放射科医生做出更准确的判断，有助于早期发现并治疗肺部疾病。
     
  • 三维重建——基于VTK的医学影像三维重建项目分享（优质资源）.zip
    优质
    本资料为《三维重建——基于VTK的医学影像三维重建项目分享》提供全面技术指导与代码实例，帮助用户掌握利用VTK库进行复杂医学图像处理和三维建模的方法。 三维重建_使用VTK进行医学影像三维重建项目_优质项目分享 这是一个关于利用VTK工具进行医学影像三维重建的高质量项目分享，旨在展示如何通过先进的可视化技术提升医疗图像处理的效果与效率。该项目适用于对医学成像和计算机视觉感兴趣的开发者和技术人员，提供了一个深入学习和实践的机会。